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Enregistrement W1986237633 · doi:10.5558/tfc83742-5

Remise en production des bétulaies jaunes résineuses dégradées : étude du succès d'installation de la régénération

2007· article· en· W1986237633 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Pierre Gastaldello, Jean‐Claude Ruel, Jean-Martin Lussier

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarificationMicrositeUnderstoryNatural regenerationForestryCanopySnagTramplingYellow birchClearcuttingAbundance (ecology)Environmental scienceBiologyHorticultureHardwoodBotanyEcologyGeographyHabitatSeedlingGrazing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The abundance of poor quality stands in the North American hardwood and mixedwood forests poses important regeneration challenges. These stands have an open canopy with a well-developed shrub layer dominated by noncommercial species. The present study aims at testing the efficiency of a natural regeneration approach using a combination of brushing and spot scarification in the cleared strips. Four high-graded stands from the mixedwood zone in Quebec were selected and strips were cleared with a brush saw. Four microsite types created by the scarification were studied: 1-m and 2-m wide pockets, mounds and undisturbed forest floor. The amount of dispersed yellow birch seeds was adequate for two out of the three years of the study. Yellow birch establishment was in phase with seed years and was better on disturbed microsites. Best establishment was observed in seed spots and light conditions in these microsites after three years were better than on mounds or undisturbed ground. On the latter two, survival will likely be impaired by the poor light conditions. Seed spots remain receptive three years after scarification. Softwood regeneration was poor due to a lack of seed trees. The study has shown that seed tree abundance remains sufficient for natural regeneration even in these open stands. It also showed a very rapid regrowth of competing vegetation when root systems and seed banks were not removed by site preparation. Key words: yellow birch, Betula alleghaniensis, scarification, diameter-limit cutting, competition

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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